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Aprendizaje automático supervisado en Python

Domina las técnicas más populares de machine learning supervisado para empezar a hacer predicciones con datos etiquetados.
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Descripción de la pista

Aprendizaje automático supervisado en Python

Domina los fundamentos del machine learning supervisado y descubre cómo hacer predicciones utilizando datos etiquetados. ¡Únete hoy a la revolución del ML! Si eres nuevo en el machine learning, o quieres especializarte en el machine learning supervisado, éste es un lugar ideal para empezar. Empezarás conociendo y aplicando los principales modelos de aprendizaje supervisado, como K-Nearest Neighbors (KNN), regresión logística, regresión lineal, Support Vector Machines (SVM) y modelos basados en árboles con la popular biblioteca scikit-learn. También descubrirás cómo utilizar algoritmos de última generación como XGBoost para aumentar eficazmente el rendimiento del modelado en conjuntos de datos tabulares. Para sacar el máximo partido a tus modelos, conocerás las distintas técnicas de ajuste de hiperparámetros y cómo decidir qué técnica utilizar para tu caso de uso. Terminarás el programa reuniendo tus conocimientos sobre estos diversos modelos para aprender sobre el aprendizaje por conjuntos, en el que se combinan diferentes modelos para mejorar el rendimiento y resolver problemas más complejos. Cuando termines, habrás dominado los conceptos esenciales del machine learning supervisado y serás capaz de aplicarlos en Python.

Prerrequisitos

No hay requisitos previos para esta pista

  • Course

    1

    Aprendizaje supervisado con scikit-learn

    "Mejora tus habilidades en machine learning con scikit-learn en Python. Usa datos reales y haz predicciones."

  • Project

    Sobresueldo

    Predictive Modeling for Agriculture

    Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

  • Project

    Sobresueldo

    Predicting Movie Rental Durations

    Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

  • Course

    6

    Extreme Gradient Boosting with XGBoost

    Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

  • Course

    8

    Ensemble Methods in Python

    Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

Aprendizaje automático supervisado en Python
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